The increase in forest and city fires in recent years is an important problem for the whole world. Fires, which cause great ecological and economic losses, also cause serious damage to forest dynamics by disrupting the carbon cycle. In this direction, it is important to protect forests and nature, which are important ecosystems in terms of the necessity of life. In the fight against forest and city fires, early detection of fire prevents great losses. With the development of technology, unmanned aerial vehicles (UAV), artificial intelligence and image processing techniques are used in order to detect fires early. The study focused on the early detection of the fire and an unmanned aerial vehicle was designed to detect the fire early. In the study, fire detection is made in the images by using image processing and artificial intelligence techniques, and then the location where the fire is detected is determined. As a result, the performance of the architecture used in the study was evaluated according to the complexity matrix, and the values of 96% accuracy, 98% sensitivity, 89% specificity and 96% precision were found. Thanks to the work carried out, early detection of the fire will be ensured and rapid intervention will be carried out.
Son yıllarda orman ve şehir yangınlarının artması tüm dünya için önemli bir sorun oluşturmaktadır. Ekolojik ve ekonomik açıdan büyük kayıplara sebep olan yangınlar, karbon döngüsünü bozarak orman dinamiklerine de ciddi zarar vermektedir. Bu doğrultuda yaşamın gerekliliği açısından önemli ekosistemlerden olan ormanların ve doğanın korunması önem arz etmektedir. Orman ve şehir yangınları ile mücadelede yangının erken tespiti büyük kayıpların önüne geçmektedir. Teknolojinin gelişimi ile birlikte yangınların erken tespit edilebilmesi amacıyla insansız hava araçları (İHA), yapay zekâ ve görüntü işleme tekniklerinden yararlanılmaktadır. Çalışmada, yangının erken tespiti üzerinde duruldu ve yangının erken tespit edilebilmesi için insansız hava aracı tasarlandı. Çalışmada, görüntü işleme ve yapay zekâ tekniklerinden yararlanılarak görüntülerde ateş tespiti yapılmakta ve akabinde yangın tespit edilen konum belirlenmektedir. Çalışmada sonuç olarak kullanılan mimarinin karmaşıklık matrisine göre performansı değerlendirilerek, %96 doğruluk, %98 duyarlılık, %89 özgüllük ve %96 kesinlik değerleri bulunmuştur. Gerçekleştirilen çalışma sayesinde yangının erken tespiti sağlanacak ve hızlı müdahale gerçekleştirilecektir.
Çalışmada kullanılan “FIRE-Dataset” açık kaynak verilerini internet sitesinde (Kaggle) kullanıma açan herkese teşekkürlerimizi sunarız.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 |